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Conflits de travail (nombre d'employés)
Annotation: Nombre total d'employés touchés au cours de l'année par un arrêt de travail, que celui-ci ait été déclenché par les employés (grèves) ou l'employeur (lock-out). Compte tenu que le nombre de personnes dans chaque pays est très différent, les comparaisons entre les pays sont inadéquates (les valeurs étant des nombres absolus et non des ratios). CLIO Infra est un projet de recherche néerlandais visant l'agrégation des bases de données. Jan van Luiten Zanden a été l'initiateur du projet à titre de chercheur principal. Le projet est appuyé par l'Organisation néerlandaise pour la recherche scientifique (NWO) et l'Institut international d'histoire sociale (IIHS). Les données ont été agrégées par QUANDL, puis par Perspective monde. Site de CLIO Infr: www.clio-infra.eu/datasets/search.

Source: Source: CLIO Infra, [via QUANDL]

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Conflits de travail (jours de conflits)
Conflits de travail (nombre d'employés)
Conflits de travail (nombre de conflits)
Emploi dans le secteur de l'agriculture (% de l'emploi total)
Emploi dans le secteur de l'industrie (% de l'emploi total)
Emploi dans le secteur des services (% de l'emploi total)
Main-d'oeuvre de sexe féminin (% de la main-d'oeuvre totale)
Main-d'oeuvre totale

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196049 408
196197 959 98,27
196274 332 -24,12
196383 428 12,24
1964100 535 20,51
1965171 870 70,96
1966411 459 139,40
1967252 018 -38,75
1968223 562 -11,29
1969306 799 37,23
1970261 706 -14,70
1971239 631 -8,44
1972706 474 194,82
1973348 470 -50,67
1974580 912 66,70
1975506 443 -12,82
19761 570 921 210,19
1977217 557 -86,15
1978401 688 84,64
1979462 504 15,14
1980441 025 -4,64
1981338 548 -23,24
1982444 302 31,24
1983329 309 -25,88
1984186 916 -43,24
1985162 333 -13,15
1986484 255 198,31
1987581 882 20,16
1988206 796 -64,46
1989444 747 115,07
1990270 471 -39,19
1991253 334 -6,34
1992149 940 -40,81
1993101 784 -32,12
199480 856 -20,56
1995149 159 84,47
1996281 816 88,94
1997257 664 -8,57
1998244 378 -5,16
1999159 626 -34,68
2000142 672 -10,62
2001221 145 55,00
2002165 590 -25,12
200378 765 -52,43
2004259 229 229,12
2005199 007 -23,23
200642 314 -78,74
200765 552 54,92
200841 291 -37,01
201191 100 120,63
2012137 400 50,82

Faits saillants


Augmentation de 178% en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2012, on enregistre une moyenne annuelle de 276 095,73. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 178 %. C'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 570 921) et c'est en 2008 qu'on enregistre la valeur la plus basse (41 291). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 87 263. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement faible puisque les valeurs disponibles ont une structure très peu linéaire (coefficient de corrélation = -0.24 et coefficient de détermination = 0.06).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: États-Unis.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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